[Data Engineering] dbt란 무엇인가?

dbt란 무엇인가?

그림 1. what is DBT? (출처: Tipseason)

dbt는 간단한 SELECT 쿼리를 통해 데이터를 변환하는 데 도움이 되는 개발 프레임워크이다.

dbt(Data Build Tool)는 데이터 엔지니어링 분야에서 원시 데이터를 데이터 웨어하우스 내에 분석에 적합한 형태로 변환(Transform)하는 데 사용되는 오픈소스 도구이다. 특히 ELT(Extract, Load, Transform) 파이프라인의 'T' 단계를 담당하며, 데이터 웨어하우스에 이미 적재된 데이터를 효과적으로 변환하는 데 중점을 둔다.

 

dbt는 SQL을 핵심 언어로 사용하며, 여기에 소프트웨어 엔지니어링의 모범 사례(버전 관리, 테스트, 모듈화 등)를 접목하여 데이터 변환 프로세스를 더욱 안정적이고 효율적으로 만든다. 이를 통해 데이터 분석가와 엔지니어는 신뢰할 수 있고 실행 가능한 데이터 세트를 생성할 수 있다.

 

dbt의 주요 특징 및 장점

• SQL 기반 변환: dbt는 SQL을 사용하여 데이터 변환 로직을 작성하므로, SQL에 익숙한 사용자라면 누구나 쉽게 학습하고 활용
• 모듈성 및 재사용성: Jinja 템플릿 언어를 사용하여 SQL 코드를 모듈화하고 재사용성을 높입니다. ref()함수 등을 통해 데이터베이스 객체 간의 관계를 관리하고, 중복 코드를 줄이며 일관성을 유지
• 자동화된 테스트 및 문서화: dbt는 데이터 품질 및 단위 테스트를 지원하며, SQL 코드를 기반으로 자동으로 문서를 생성하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성을 높이고 유지보수성을 향상
• 버전 관리: dbt 프로젝트는 Git과 같은 버전 관리 시스템과 통합되어 변경 사항을 추적하고 협업 용이
• 다양한 데이터 웨어하우스 지원: 여러 종류의 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스(예: Google BigQuery)와 유연하게 연동
• 성능 최적화 및 확장성: dbt는 데이터베이스 수준에서 계산을 수행하도록 코드를 컴파일하여 변환 프로세스의 속도와 안전성 향상
• CI/CD 파이프라인 통합: 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인과의 통합을 지원하여 데이터 변환 작업의 자동화 및 안정적인 배포 가능
• 패키지 관리자: dbt 코드를 공유하고 재사용할 수 있는 패키지 관리자 기능을 제공
• 활발한 커뮤니티: 수천 명의 회원이 활동하는 dbt Slack 커뮤니티를 통해 다양한 지원과 정보를 습득

 

dbt의 핵심 개념

• 모델 (Models): 주로 SQL `SELECT` 문으로 작성되며, 원시 데이터를 변환하여 새로운 테이블이나 뷰를 만드는 핵심 구성 요소
• 소스 (Sources): 데이터 웨어하우스에 이미 적재된 원시 데이터를 dbt 프로젝트에서 참조할 수 있도록 정의
• 스냅샷 (Snapshots): 시간에 따라 변경되는 데이터의 이력을 추적하고 기록
• 시드 (Seeds): CSV 파일과 같이 정적인 데이터를 dbt 프로젝트에 로드하여 사용
• 프로파일 (Profiles): 데이터베이스 연결 정보를 설정
• 패키지 (Packages): 재사용 가능한 dbt 코드 묶음
• 테스트 (Tests): 데이터의 정합성, 정확성 등을 검증
• 문서 (Documentation): 프로젝트의 모델, 컬럼 등에 대한 설명을 자동으로 생성하거나 직접 작성
• 프로젝트 (Projects): dbt의 모든 구성 요소(모델, 테스트, 설정 등)를 포함하는 작업 단위

 

dbt 활용 시나리오 및 기대 효과

dbt는 다음과 같은 시나리오에서 효과적으로 활용될 수 있습니다:

• 데이터 분석 팀의 생산성 향상: 분석가들이 직접 데이터 변환 로직을 작성하고 관리함으로써 엔지니어링 팀에 대한 의존도를 줄이고, 더 빠르게 인사이트를 도출
• 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인 구축: 테스트, 버전 관리, 문서화 기능을 통해 데이터 파이프라인의 안정성과 신뢰성 향상
• 데이터 거버넌스 강화: 데이터의 출처와 변환 과정을 명확하게 추적하고 문서화하여 데이터 거버넌스를 강화
• 협업 효율 증대: 모듈화된 코드와 버전 관리를 통해 여러 분석가와 엔지니어가 효율적으로 협업할 수 있는 환경을 제공

 

관련 URL

https://medium.com/@sara.data.insights/why-dbt-is-revolutionizing-data-engineering-in-2024-d1c369e16ff0

Why dbt is Revolutionizing Data Engineering in 2024

https://tipseason.com/dbt-tutorial-real-world-scenario-guide/

dbt (data build tool) tutorial with a real world example

https://www.analytics8.com/blog/dbt-overview-what-is-dbt-and-what-can-it-do-for-my-data-pipeline/#whatis

dbt (Data Build Tool) Overview: What is dbt and What Can It Do for My Data Pipeline?

https://airbyte.com/data-engineering-resources/what-is-dbt-in-data-engineering

What is dbt in Data Engineering, and How to Use It? | Airbyte

https://www.getdbt.com/blog/what-exactly-is-dbt

What exactly is dbt and how does it work? | dbt Labs

https://blog.det.life/why-is-dbt-so-popular-e2897729acb4#bypass

Why is dbt So Popular?

https://medium.com/@blosher13/why-dbt-could-be-the-future-of-data-engineering-79ef7094080a

Why DBT could be the future of data engineering?

https://medium.com/@sendoamoronta/automate-data-quality-in-bigquery-with-dbt-dbt-expectations-and-airflow-7fb727674ead

Automate Data Quality in BigQuery with DBT, dbt-expectations, and Airflow